Utilização de Sistemas Inteligentes para Classificação de Tráfego Malicioso.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Lima, Rafael Antonio Gonçalves
Orientador(a): Goulart, Carlos de Castro lattes
Banca de defesa: Correia, Luiz Henrique Andrade lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Ciência da Computação
Departamento: Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação
País: BR
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Algoritmos genéticos
Sistemas de detecção de intrusão
Palavras-chave em Inglês:
Neural networks (Computer)
Genetic algorithms
Intrusion detection systems
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2675
Resumo: In the last years several researches on detection of intrusion have been done, seeking for improvements in detection and decreasing rates of false alarms. However, several of them are criticized by using databases which do not represent the current reality from computers networks traffic coming off their new paradigms and where the threats and the sophistication of the attacks have increased. This way, that work comes up a study based on a more recent database, ISCX 2012, with features key to new databases and researches. The present work uses Knowledge Discovery in Database (KDD) and classification techniques like decision trees and artificial neural networks through software Weka and soft computing, besides do analysis and comparisons from the results found.
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